Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.2
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pp.161-173
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2002
Recently, absorbent biofilters, which are inexpensive and easy to manacle, have been supplied to the rural areas, but have limitations in removing the nutrients effectively. Accordingly, as an alternative plan. natural zeolites were arranged in front or at the rear of the absorbent biofilters, and their removal efficiency for nitrogen and, ultimately, their applicability to the on-site wastewater treatment system were studied. Furthermore, the same experiments were carried out on artificial zeolites, made from coal ashes at National Honam Agricultural Experiment Station, to compare natural zeolites with artificial ones. Treated wastewater through the Absorbent Biofilter showed 22.6% nitrogen removal efficiency, while 64.6% was attained when natural Zeolites were placed in front of the absorbent biofilters (Zeolite-Aerobic process). As an addition, phosphorus was also efficiently removed. On the other hand, Aerobic-Zeolite process, which arranged natural zeolites at the rear of the biofilters, did not have significantly higher nitrogen removal as compared to the treatment using only the absorbent biofilters. Furthermore, upon regeneration of the natural zeolite, the ion exchange rate was fecund to increase over 10% as compared to before regeneration. Our results show that natural zeolites, applied to the on-site wastewater treatment system through the Zeolite-Aerobic process, not only increase the removal efficiency of nutrients, but, by choosing the appropriate regeneration time, can also be cast-effective. Artificial zeolites, on the other hand, though more efficient in removing nutrients, cannot be regenerated and, therefore, are not cost-effective.
This paper presents a new information processing machine which is called artificial brain(ABrain) and considers the structure of artificial neural networks constructed in a RICOH neurocomputer RN-2000 in the ABrain, in order to track given trajectories which are produced in a micro-computer or a moving light by hand in a recognition and tracking system.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.17
no.5
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pp.51-64
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2014
Most planting grounds have converted to the artificial ground of the upper part of underground parking lot in apartment complex recently by increasing utilization of underground parking area. This study has examined the composition of each ground and planting status. The study presents problems of planting plans in artificial ground landscaping in apartment complex. This study has conducted reference and field research. It has researched green space planning, planting characteristics and measures condition of soil depth in 3 regions surveyed. The results are listed below. First, hybrid ground has the highest percentage and natural soils has the lowest percentage in the composition of green space in apartment complex. Artificial green space is composed of a number of small-scale grounds. Second, The study has found that planting characteristics don't reflect soil properties. On the other hand, planting deep rooting big arbors has a high proportion in artificial Ground. Third, the study has figured out 98% of fit in minimum soil depth for growth. Fourth, planters and landscaping stones are constructed in case of small green space. On the other hand, mounding is constructed in case of large green space. However in case of mounding types it has low fit, so it needs to improve this problem.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.8
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pp.3971-3975
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2013
This paper introduces an Augmented Reality system recognizing hand gestures and shows results of the evaluation. The system's user can interact with artificial objects and manipulate their position and motions simply by his hand gestures. Hand gesture recognition is based on Histograms of Oriented Gradients (HOG). Salient features of human hand appearance are detected by HOG blocks. Blocks of different sizes are tested to define the most suitable configuration. To select the most informative blocks for classification multiclass AdaBoostSVM algorithm is applied. Evaluated recognition rate of the algorithm is 94.0%.
Artificial intelligence has recently been regarded as a key engine of future industry, and cloud computing and big data technologies have begun to receive significant attention. Major global vendors such as IBM, Microsoft, Google, and Amazon have been launching cloud-computing services for artificial intelligence. On the other hand, the situation domestically is now at an early stage. This report describes the industry trends both domestically and internationally regarding cloud computing for artificial intelligence. We also describe to significance of cloud computing ecosystem and data competitiveness for artificial intelligence.
Smart structures are those structure that could adopt some behavior to prevent instability in their responses. The recognition of stability deterioration has been performed through rigid mathematical formulations in control theory and unpredicted results could not be addressed in control systems since they are able to only work under their predefined condition. On the other hand, incorporating all affecting parameters could result in high computational cost and delay time in the response of the systems. Artificial intelligence (AI) method has shown to be a promising methodology not only in the computer science by at everyday life and in engineering problems. In the present study, we exploit the capabilities of artificial intelligence method to obtain frequency response of a smart structure. In this regard, a comprehensive development of equations is presented using Hamilton' principle and first order shear deformation theory. The equations were solved by numerical methods and the results are used to train an artificial neural network (ANN). It is demonstrated that ANN modeling could provide accurate results in comparison to the numerical solutions and it take less time than numerical solution.
Kim, Minwoo;Jeong, Woojae;Cho, Jaechan;Jung, Yunho
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.22
no.6
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pp.675-680
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2018
In this paper, we propose a hand gesture recognizer using restricted coulomb energy (RCE) neural network, and present hardware implementation results for real-time learning and recognition. Since RCE-NN has a flexible network architecture and real-time learning process with low complexity, it is suitable for hand recognition applications. The 3D number dataset was created using an FPGA-based test platform and the designed hand gesture recognizer showed 98.8% recognition accuracy for the 3D number dataset. The proposed hand gesture recognizer is implemented in Intel-Altera cyclone IV FPGA and confirmed that it can be implemented with 26,702 logic elements and 258Kbit memory. In addition, real-time learning and recognition verification were performed at an operating frequency of 70MHz.
Hand gesture recognition is an essential technology for the people who have difficulties using spoken language to communicate. Electromyogram (EMG), which is often utilized for hand gesture recognition, is expected to have difficulties in hand gesture recognition because its people's movements varies depending on prior postures, but the study on this subject is rare. In this study, we conducted tests to confirm if the prior postures affect on the accuracy of gesture recognition. Data were recorded from 20 subjects with different prior postures. We achieved average accuracies of 89.6% and 52.65% when the prior states between the training and test data were unique and different, respectively. The accuracy was increased when both prior states were considered, which confirmed the need to consider a variety of prior states in hand gesture recognition with EMG.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.631-653
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2020
Sign language is a natural, visually oriented and non-verbal communication channel between people that facilitates communication through facial/bodily expressions, postures and a set of gestures. It is basically used for communication with people who are deaf or hard of hearing. In order to understand such communication quickly and accurately, the design of a successful sign language translation system is considered in this paper. The proposed system includes object detection and classification stages. Firstly, Single Shot Multi Box Detection (SSD) architecture is utilized for hand detection, then a deep learning structure based on the Inception v3 plus Support Vector Machine (SVM) that combines feature extraction and classification stages is proposed to constructively translate the detected hand gestures. A sign language fingerspelling dataset is used for the design of the proposed model. The obtained results and comparative analysis demonstrate the efficiency of using the proposed hybrid structure in sign language translation.
The radial forearm fasciocutaneous flap(RFFF) is a well-known flap for the reconstruction of oral and maxillofacial defects. It was first described by Yang et al. in 1981 and Soutar et al. developed it for the reconstruction of intraoral defect. RFFF provides a reliable, thin, and pliable soft tissue/skin paddle that is amenable to sensate reconstruction. It also has a long vascular pedicle that can be anastomosed to any vessel in either the ipsilateral or contralateral neck. However, split thickness skin graft(STSG) is most commonly used to cover the donor site, and a variety of donor site complications have been reported, including delayed healing, swelling of the hand, persistent wrist stiffness, reduced hand strength, and partial loss of the graft with exposure of the forearm flexor tendon. Various methods for donor site repair in addition to STSG have been developed and practiced to minimize both functional and esthetic morbidity, such as direct closure, V-Y closure, full thickness skin graft, tissue expansion, acellular dermal graft. We got a good result of using artificial dermis($Terudermis^{(R)}$) and secondary STSG for the repair of RFFF donor site defect esthetically and report with a review of literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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